基于BP神经网络的复杂过程参数优化方法研究

• 作者: 禹建丽 黄鸿琦
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 参数优化 防眩玻璃
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 114-118,214
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2017.08.024

摘要

针对生产过程中存在响应变量受多重复杂因素的影响,响应曲面模型不能解决的复杂因素影响的参数优化问题,提出一种基于BP神经网络的参数优化方法.BP神经网络具有较高的学习能力和映射能力,可以解决响应曲面模型的不足,建立良好的映射模型.利用BP神经网络模型的高泛化能力对最优参数组合寻优搜索,以较少的试验数据得到理想的参数设计.防眩玻璃制备工艺参数优化的分析结果表明,基于响应曲面模型的参数优化方法具有局限性,而BP神经网络的优化方法能够将透过率提高到92.22％,验证了该参数优化方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	禹建丽	郑州航空工业管理学院管理科学与工程学院	24	142	5.0	11.0
2	黄鸿琦	郑州航空工业管理学院管理科学与工程学院	5	23	3.0	4.0